【摘 要】
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社团结构分析是复杂网络研究的一项重要内容。基于群体智能思想提出了一种自组织的重叠社团结构分析算法SO^2CSA^2。基本思想是：把网络视为一个群体，网络节点是其中的一个个具
【机 构】
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西安邮电大学 计算机学院; 西安邮电大学 陕西省网络数据智能处理重点实验室;
【基金项目】
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陕西省科技统筹创新工程计划资助项目(2016TZC-G-7-4);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2016JM6048);陕西省自然科学与技术研究计划资助项目(2016GY-092);陕西省教育厅专项科学研究项目(16JK1687)
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社团结构分析是复杂网络研究的一项重要内容。基于群体智能思想提出了一种自组织的重叠社团结构分析算法SO^2CSA^2。基本思想是：把网络视为一个群体，网络节点是其中的一个个具有简单智能的个体，每个个体依据定义的社团连接分数自主决定要加入的社团（可同时加入多个社团）。首先在网络中寻找一组K-派系作为初始社团结构；在此基础上，所有个体迭代地选择其社团归属，最终整个网络的社团结构将逐渐生长出来；最后对获得的社团结构进行后处理，即调整少量节点的社团归属，以提高其质量。在一组合成网络和现实世界网络上的实验表明，SO^2CSA^2发现的社团结构的质量比两种对比算法（SLPA和OSLOM）更好，尤其是在网络中重叠节点较多或节点重叠度较大的情况下，社团结构质量的提升更为明显。
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